## Analisis Efektivitas Kinerja Mesin Asphalt Mixing Plant dengan Metode Overall Effectiveness Equipment
Denny Astrie Anggraini 1 , M.Hadis Priyadi 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Riau Jl. Tuanku Tambusai Ujung Pekanbaru
E-mail : dennyastrie@umri.ac.id, 190103054@student.umri.ac.id

## Abstract
PT.  XYZ  is  engaged  in  construction  with  asphalt  mixing  plant  machines  for  mixed  asphalt  production. During  the  production  process  various  constraints  occur  which  make  the  utilization  machine  less effective. Therefore, the overall equipment effectiveness (OEE) method is used as an effort to increase the effectiveness of engine performance. Based on the data collected, it shows an availability rate of 69%, a performance  rate of  15%, and a quality rate of  100%. The low value availability rate and performance rate  causes  the  standard  value  of  the  OEE  conditions  to  not  be  achieved.  Which  mean  the  effectivity engine performance is very low. It need further analysis to know the reason of low value in OEE using six big losses. Based on six big losses calculation, found that length of time setup & adjustment losses, is the biggest cause of ineffective engine performance, with value 70% more than other kind of losses
Keywords: availability, performance rate, quality rate, downtime

## Abstrak
PT. XYZ bergerak dibidang konstruksi dengan mesin asphalt mixing plant untuk produksi aspal campur. Selama proses produksi terjadi berbagai kendala yang membuat penggunaan mesin kurang efektif. Untuk itu  digunakan  metode  overall  equipment  effectiveness  (OEE)  sebagai  upaya  peningkatan  efektivitas kinerja  mesin.  Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan,  menunjukkan  availability  rate  sebesar  69%, performance  rate  15%,  dan  quality  rate  100%.  Rendahnya  availability  rate  dan  performance  rate yang menyebabkan tidak tercapainya nilai standar dari ketentuan OEE, yang berarti bahwa tingkat efektivitas kinerja  mesin  masih  sangatlah  rendah.  Sehingga  perlu  dilakukan  analisa  lanjutan  untuk  mengetahui penyebab  rendahnya  nilai  OEE  dengan  menggunakan  six  big  losses.  Berdasarkan  perhitungan  six  big losses  diketahui  bahwa  setup  &  adjustment  time  yang  lama  adalah  penyebab  terbesar  pada  tidak efektifnya kinerja mesin, dengan ratio mencapai 70% dibanding jenis losses yang lain.
Kata kunci: availability, performance rate, quality rate, downtime

## 1. Pendahuluan
PT.  XYZ  adalah salah satu  pabrik  industri yang bergerak di bidang kontruksi pembangunan  sarana  dan  prasarana.  contohnya adalah  pembangunan  jalan  raya.  Jalan  raya merupakan salah satu sarana dan prasarana yang sangat  dibutuhkan  dan  mempengaruhi  aktivitas manusia.
Jalan  raya  dapat  mempengaruhi  mobilitas manusia  untuk  menuju  tempat  tujuannya. Ketersediaan  fasilitas  berupa  jalan  raya  akan memudahkan  pemerintah  untuk  mengakses ataupun  mengalokasikan  berbagai  keperluan yang  berguna  bagi  masyarakat.  Oleh  karena  itu diperlukan  adanya  penyedia  atau  perusahaan yang  dapat  mengelola  proses  pembangunan jalan  dari  tahap  persiapan  hingga  jalan  tersebut siap untuk digunakan.
Pada PT.  XYZ terdapat  beberapa aktivitas produksi  yaitu,  produksi  material  batu  split, produksi beton readymix , dan produksi campuran beraspal panas (AMP) untuk pembangunan  jalan  raya.  Berdasarkan  hasil wawancara  diketahui  bahwa  jam  kerja  pada bagian AMP ini yaitu 24 jam. Namun waktu ini tidaklah  sepenuhnya  dapat  digunakan  dalam aktivitas  produksi,  hal  itu  disebabkan  oleh adanya downtime yang  menyerap  waktu  yang tersedia. Downtime ini  merupakan  suatu keadaan  dimana  mesin  tidak  menghasilkan output apapun  dalam  kurun  waktu  tertentu. Berdasarkan  pengamatan,  penyebabnya  berupa pemakaian  waktu  untuk  perbaikan  mesin ( equipment & failure repair ), persiapan sebelum dan  sesudah  produksi  ( set  up  &  adjustment ), waktu  isitrahat  ( rest  time ),  dan  waktu  yang dibutuhkan  truk  untuk  berada  di  area ouput
dihasilkan  ( truck  parking  time ).  Pada  tabel  1
dibawah terlihat besarnya persen waktu downtime harian.
Tabel 1. Data Persentase Waktu Downtime Harian Minggu Downtime Mingguan (Menit) Rata - rata Harian (Menit) Rata - rata Harian (Jam) % Downtime 1 3107,54 443,93 7,40 31% 2 3202,41 457,49 7,62 32% 3 3370,88 481,55 8,03 33% 4 2813,88 401,98 6,70 28% 5 3293,07 470,44 7,84 33% Terlihat bahwa persentase harian
downtime terhadap waktu kerja harian tergolong besar. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis  untuk  mengetahui  efektivitas  kinerja dari mesin.
Total Produkctive Maintenance (TPM)
Total  Productive  Maintenance bertujuan untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas perusahaan  manufaktur  secara  menyeluruh, dimana overall  equipment  effectiveness (OEE) sebagai metode yang digunakan untuk
mengukur dan
mengetahui kinerja mesin/peralatan [1].
Total  Productive  Maintenance (TPM) berkaitan  dengan  pemeliharaan  mesin  yang melibatkan  seluruh  bagian  yang  bersangkutan, dimulai dari manajemen puncak hingga karyawan  yang  berada  di  lini  depan,  operator yang  bertanggung  jawab  pada  proses  produksi, pengembang, pemasaran hingga bagian administrasi.
Singkatnya  TPM  dapat  diartikan  sebagai suatu  konsep  dengan  tujuan  memaksimalkan produktivitas  dan  kinerja  peralatan  atau  mesin. Proses  memaksimalkan  produktivitas  serta kinerja  ini  dengan  mencegah  adanya  kerusakan mendadak selama kegiatan produksi berlangsung  dengan  melakukan maintenance yang terjadwal  sehingga tidak mengurangi  nilai produktivitas pada jam kerja.
Overall Equipment Effectiveness (OEE) Metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  merupakan  suatu  metode  pengukuran tingkat  efektivitas  pemakaian  suatu  peralatan dengan  menghitung  ketersediaan,  performansi dan kualitas produk yang dihasilkan oleh mesin [2].  Pengukuran  ini  akan  sangat  bermanfaat untuk  mengetahui  bagian,  komponen,  ataupun
area apa saja yang mengalami kendala sehingga perlu ditingkatkan produktivitasnya.
OEE  akan  menunjukkan  bagian  apa  saja yang  mengalami  perlambatan  atau bottleneck pada lintasan produksi. Sehingga dapat dikatakan bahwa overall equiptment effectiveness adalah  bentuk  pengukuran  kritis yang merupakan alat evaluasi untuk kemampuan  atau  kapabilitas  yang  dimiliki sebuah  komponen  mesin  atau  keseluruhannya dalam sistem produksi yang berjalan [3].
OEE  ini  adalah  bagian  utama  sistem pemeliharan  dalam  ruang  lingkup  TPM. Perhitungan  OEE,  menggunakan  tiga  jenis parimeter yang masing  – masing  dari  ketiganya memiliki  nilai  minimum  standar  yang  sudah ditentukan  untuk  dapat  dikatakan  bahwa  suatu perusahaan  telah  memenuhi  atau  mencapai kualitas  tersebut.  Nilai  tersebut  dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Standarisasi Nilai OEE Parimeter Persentase Availability 90% Performance 95% Quality 99% OEE 85%

## Six big losses
Six  Big  Losses yang  dikenalkan  pada konsep  Total  Productive  Mainttenance  (TPM) adalah  kerugian  yang  harus  dieliminasi  [4]. Adapun six  big  losses adalah  perhitungan lanjutan  yang  digunakan  untuk  mengetahui alasan  belum  tercapainya  standar  OEE  yang diharapkan Six  big  losses digolongkan  menjadi tiga macam:
1. Downtime Losses (kerugian akibat kerusakan mesin, set up, adjustment mesin setelah diperbaiki, dll.)
2. Speed  Losses (Kerugian  akibat  penurunan kecepatan proses produksi)
3. Defect  Losses (Kerugian  berupa  produk yang  cacat  maupun  pemborosan  material, baik  diawal  produksi  saat  mesin  belum optimal,  maupun  pada  tahap  akhir  proses produksi
2. Methodologi Tahapan yang dilakukan dalam pengambilan data selama penelitian ini meliputi beberapa hal yaitu: 1. Tahap Persiapan
Pada tahap ini berfokus kepada pemahaman  tentang  aktivitas  produksi
yang  berlangsung,  serta  penggolongan jenis downtime yang terjadi 2. Tahap Pengumpulan data Pada  tahap  ini  dikumpulkan  data  lamanya jam kerja ( loading time ) dan data dari tiap jenis downtime. Dilanjutkan dengan pengumpulan  data cycle  time, data output produksi  berserta  produk  cacat  bila  ada. Dalam  pengumpulan  data  digunakan stopwatch dan sumber dari data perusahaan  berserta  hasil  wawancara dengan pekerja
3. Pengolahan Data Selanjutnya dilakukan perhitungan dengan data  sebelumnya  yang  menghasilkan  data
operation time, availability ratio,
performance  ratio,  quality  ratio, untuk menemukan  Persentase  dari  OEE  serta persentase  jenis  kerugian  terbesar  dengan six big losses.
4. Analisa & Rekomendasi
Pada tahap ini dilakukan Analisa permasalahan  penyebab six  big  losses
terbesar, menggunakan fishbone dan pendekatan  5W+1H  untuk  menemukan rekomendasi perbaikan yang tepat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  hasil  dan  pembahasan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai analisis efektivitas kinerja mesin asphalt mixing plant dengan  metode overall equipment effectiveness . 3.1. Penggolongan  dan  pengumpulan  data jenis downtime Pada  tahap  awal  dilakukan  pengumpulan data  terlebih  dahulu.  Data  yang  dikumpulkan meliputi  total  lama  waktu  kerja  ( loading  time ) yang diketahui selama 24 jam atau 10080 menit untuk  tiap  minggunya.  Untuk  bagian asphalt mixing  plant ini.  Data  selanjutnya  yaitu  jenis dan  lamanya  waktu downtime ,  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 3. Data Jenis Downtime
Minggu
Downtime (Menit) Total Equipment Failure &
Repair Set up
& Adj Rest Time Truck Parking
1 314 2238 524 32 3108 2 551 2107 522 22 3202 3 50 2412 879 30 3371 4 910 1745 129 30 2814 5 0 3200 69 24 3293 Total 1825 11702 2123 138 15788
3.2. Data Ideal, actual, dan optimal cycle time
Lalu  data  tentang  kecepatan  produksi  oleh mesin, yang terbagi menjadi beberapa jenis yaitu :
1. Ideal cycle time (data kecepatan proses produksi  berdasarkan  spesifikasi  / kemampuan asli mesin)
2. Actual  cycle  time (data  kecepatan proses  produksi  berdasarkan  kondisi sebenarnya di lapangan)
3. Optimal  cycle  time (rata  –  rata  dari waktu  ideal  dan  waktu  aktual,  untuk perhitungan performance rate )
Tabel 4. Data Ideal, actual, dan optimal cycle time
Minggu Actual Cycle Time Ideal cycle time Optimal Cycle Time 1 1,47 1,20 1,22 2 1,29 1,20 1,08 3 1,42 1,20 1,19 4 1,55 1,20 1,29 5 1,31 1,20 1,10
Contoh perhitungan:
• Minggu ke – 1
Optimal cycle time = 1,47
1,20 = 1,22

## 3.3. Data total output dan reject dari produksi
Data  total  produksi  harian  yang  terjadi, diubah  menjadi  data  mingguan  sehingga  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Data Total Output Produksi
Minggu
Output (Ton)
1 1112,89 2 729 3 732 4 1030 5 863
Total 4466,89
Melalui  proses  pengumpulan  data  selama lima  minggu,  dapat  diketahui  bahwa  sama sekali  tidak  ada output cacat  pada  kurun  waktu tersebut.    Tingkat  kualitas  sempurna  yaitu sebesar  100%.  Sehingga  seluruh  produksi  telah maksimal dari segi kualitas.
3.4. Perhitungan Data Operation Time
Data operating time akan digunakan untuk menemukan  tingkat availability dan  juga  pada performance  rate karena  data  ini  dapat dikatakan  sebagai  waktu  bersih  dari  waktu operasional  mesin  setelah  dikurangi  dengan berbagai macam jenis waktu down time.
Tabel 6. Data Total Operation Time
Minggu Loading Time Downtime Total (Menit) Operation Time 1 10080 3108 6972 2 10080 3202 6878
3 10080 3371
6709 4 10080 2814 7266 5 10080 3293 6787 Berikut  rumus  perhitungan  untuk  optimal  cycle time Operation  Time  =  loading  time  –  Total Downtime (1)
Contoh  perhitungan: Minggu ke - 1 Operation time  = 10080 – 314 – 2238 – 524 – 31,54
= 6972,46
3.5. Perhitungan Data untuk Availability Ratio Availability adalah data yang menunjukkan waktu  tersedia  yang  dimiliki  oleh  mesin  untuk dapat  menjalankan  aktivitas  produksi.  Rumus yang  digunakan  untuk  menemukan  persentase availability adalah sebagai berikut:

## Availability =
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 x100%
(2)
Tabel 7.
Data Availability Ratio Minggu Loading Time Downtime Total (Menit) Operation Time Availability 1 10080 3108 6972 69% 2 10080 3202 6878 68% 3 10080 3371 6709 67% 4 10080 2814 7266 72% 5 10080 3293 6787 67% Rata - rata 69%
Contoh perhitungan:
Minggu ke - 1: Availability = 10080 −  (314+2238+524+31,54) 10080 x 100 % = 6972,46
10080 X 100%
=   69 %
Dari data tersebut terlihat availability ratio yang beragam  tiap minggunya, akibat  pengaruh dari downtime .  Hal  tersebut  ditunjukkan  pada diagram di bawah sebagai berikut:
Gambar 1. Perbandingan Availability Ratio Mingguan
3.6. Perhitungan data untuk Performance Ratio Performance  rate menunjukkan  tingkat performa  produksi  pada  mesin..  Dibutuhkan data operation time, total produksi (output), dan optimal  cycle  time.  Performance  rate dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Performance  rate  =  (Output  x  optimal  cycle time) / (operating time) x 100% (3)
Performance  rate Mingguan  dapat  dilihat sebagai berikut.
Tabel 8.
Data Performance Ratio Mingg u Outpu t (Ton) Optimal Cycle Time Operatio n Time Performanc e Rate 1 1112, 9 1,22 6972,46 19% 2 729 1,08 6877,59 11% 3 732 1,19 6709,12 13% 4 1030 1,29 7266,12 18% 5 863 1,10 6786,93
14% Rata - rata 15% 69% 68% 67% 72% 67% Standard JIPM 0% 20% 40% 60% 80% 100% Minggu ke 1 minggu ke 2 minggu ke 3 minggu ke 4 minggu ke 5 Availability
Contoh perhitungan:

## Minggu ke – 1
Performance rate = 1112,89 x  1,22 6972,46 x 100%
= 19 %
Melalui  data  tersebut  terlihat  bahwa performance rate masih sangatlah jauh dari nilai standar  OEE.  Seperti  yang  dapat  dilihat  pada grafik berikut.
Gambar 2. Perbandingan Performance Ratio Mingguan
3.7. Data Untuk Quality Ratio
Melalui penelitian yang dilakukan langsung  selama  37  hari  penelitian,  tidak ditemukan  adanya  masalah  pada output ,  yang menyebabkan munculnya komplen akibat terdapat  cacat  pada  campuran  beraspal  panas yang  di  produksi.  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa untuk quality rate bagian asphalt mixing plant ini  mencapai  100  %  dan  sudah  melebihi standar  internasional.  Berdasarkan  hal  terebut maka quality  rate dapat  digambarkan  dengan diagram berikut.
Gambar 3. Perbandingan Quality Ratio Mingguan
3.8. Perhitungan Overall Equpment
Effectiveness
Setelah nilai availability ratio, performance ratio, dan quality  ratio didapatkan,  maka  nilai dari OEE dapat dihitung menggunakan parimeter tersebut. Rumus yang digunakan untuk pengukuran nilai OEE adalah sebagai berikut.
OEE = Availability Ratio X Performance Ratio
X Quality Ratio (4)
Berikut  hasil  Pengolahan  data  untuk  nilai OEE.
Tabel 9. Data Overall Equipment Effectiveness Ratio Minggu Availability Rate Performance Rate Quality Rate OEE 1 69% 19% 100% 13% 2 68% 11% 100% 8% 3 67% 13% 100% 9% 4 72% 18% 100% 13% 5 67% 14% 100% 9% Rata - rata 10%
Contoh perhitungan:
Minggu ke – 1 OEE = 69% X 19 % X 100 % = 13 %
Berdasarkan  data  tersebut  dapat  dilihat bahwa  selama  lima  minggu  nilai  OEE  yang didapatkan  sangat  rendah.  Rata  –  rata  dari keseluruhan  data  selama  lima  minggu  penelitian, didapatkan  bahwa  OEE  hanya  sebesar  10  %, sehingga masih jauh dibawah standar internasional yaitu  setidaknya  mencapai  85  %.  Hal  tersebut dapat dilihat pada diagram berikut.
19% 11% 13% 18% 14% Standar JIPM 0% 20% 40% 60% 80% 100% Minggu ke 1 minggu ke 2 minggu ke 3 minggu ke 4 minggu ke 5 Performance Rate 100% 100% 100% 100% 100% Standar JIPM 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% Minggu ke 1 minggu ke 2 minggu ke 3 minggu ke 4 minggu ke 5 Quality  Rate 13% 8% 9% 13% 9% Standar JIPM 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Minggu ke 1 minggu ke 2 minggu ke 3 minggu ke 4 minggu ke 5 Overall Effectiveness Equipment
3.9. Perhitungan Six Big Losses
Pada penelitian ini  terdapat  beberapa jenis losses atau  kerugian  yang  terjadi  dan  dialami pada  proses  pelaksaan  aktivitas  produksi, sehingga  menyebabkan  tidak  tercapainya  nilai standar  OEE.  Untuk  melihat  lebih  jelas six  big losses yang  mempengaruhi  efektivitas  mesin, maka  akan  dilakukan  perhitungan time  loss untuk  masing-masing  faktor  dalam  six  big losses  tersebut.  Khusus  untuk  penelitian  ini hanya  terdapat  5  jenis losses dikarenakan  tidak terdapat defect  losses maupun reduce  yield losses seperti yang terlihat pada hasil perhitungan yaitu sebagai berikut.
1. Breakdown Losses
Merupakan  kerugian  yang  dialami  akibat terhentinya  aktivitas  produksi,  dikarenakan rusaknya komponen mesin ( equipment failure & repair ). Dihitung dengan rumus:
Breakdown
Losses        = 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 & 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑖𝑟
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 x
100 %
Berikut  data  rekapitulasi  kerugian  yang disebabkan oleh adanya kejadian breakdown.
Tabel 10. Rekapitulasi Mingguan Breakdown losses
Minggu Equipment Failure & Repair Loading Time Breakdown Losses Persentase Losses 1 314 10080 0,031 3,12% 2 551 10080 0,055 5,47% 3 50 10080 0,005 0,50% 4 910 10080 0,090 9,03% 5 0 10080 0 0% Total 0,181

## 2. Setup & adjustment losses
Merupakan kerugian akibat lamanya waktu mempersiapkan  mesin  dan  unit  kelengkapan peralatannya  sebelum  memulai  produksi.  Dapat dihitung dengan rumus:
Set up & adj losses = 𝑠𝑒𝑡 𝑢𝑝 & 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 x 100 %
Berikut  data  rekapitulasi  kerugian  yang disebabkan oleh Setup & adjustment losses
Tabel 11. Rekapitulasi Mingguan Setup & adjustment losses
Minggu Set up & Adjustment Loading Time Set up & Adj Losses Persentase Losses 1 2238 10080 0,222 22% 2 2107 10080 0,209 21% 3 2412 10080 0,239 24% 4 1745 10080 0,173 17% 5 3200 10080 0,317 32% Total 1,161 3. Reduced Speed Losses
Reduced  speed  losses adalah  kerugian yang  dialami  akibat  adanya  pengurangan kecepatan  atau  perlambatan  dalam  siklus produksi. Dihitung dengan rumus:

## Reduced speed Losses =
(𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒)𝑥 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 x 100 %
Berikut  data  rekapitulasi  kerugian  yang disebabkan oleh adanya Reduced Speed Losses
Tabel 12. Rekapitulasi Mingguan Reduced Speed Losses
Minggu Ideal - Actual Time Loading Time Reduced Speed Losses Persentase Losses 1 0,27 10080 0,030 3% 2 0,09 10080 0,007 1% 3 0,22 10080 0,016 2% 4 0,35 10080 0,036 4% 5 0,11 10080 0,010 1% Total 0,098

## 4. Iddle & minor stoppage losses
Merupakan  kerugian  yang  diakibatkan oleh  terhentinya  waktu  produksi  sejenak. Contohnya adalah waktu produksi yang terhenti sebentar akibat menunggu truk parkir pada area loading. Dihitung dengan rumus:
Iddling & Minor Stoppages =
𝑇𝑟𝑢𝑐𝑘 𝑝𝑎𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 x 100 %
Berikut  data  rekapitulasi  kerugian  yang disebabkan  oleh  adanya Iddling  &  Minor Stoppages
Tabel 13.
Rekapitulasi Mingguan Iddling & Minor Stoppages
Minggu Truck Parking Loading Time Iddling minor stoppages Persentase Losses 1 31,54 10080 0,003 0,31% 2 22,41 10080 0,002 0,22% 3 29,88 10080 0,003 0,30% 4 29,88 10080 0,003 0,30% 5 24,07 10080 0,002 0,24% Total 0,014
Dari  semua  jenis losses yang  terjadi  bila digabungkan  akan  terlihat  proporsi  jenis losses dengan  persentase  terbesar,  yaitu  sebagai berikut.
Tabel 14. Rekapitulasi Big Losses Ratio No Big Losses Total Losses Persentase 1 Breakdown Losses 0,1810 12% 2 Set up & Adjustment Losses 1,1609 80% 3 Reduced Speed Losses 0,0984 7% 4 Defect Losses 0 0% 5 Reduce Yield Losses 0 0% 6 Idle & Minor Stoppages Losses 0,0137 1% Total 1,4540 100%
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui urutan  dari losses dengan  persentase  terbesar hingga  terkecil. Seperti  yang  dapat  dilihat  pada diagram paretto berikut.
Gambar 4. Perbandingan Jenis Losses
Setelah  melihat  diagram  diatas  dapat diketahui  bahwa  jenis  kerugian  yang  paling dominan  dialami  adalah  pada  bagian set  up  & adjustment  losses dengan  perentase  mencapai 80  %  dari  total  keseluruhan,  dibanding  jenis kerugian yang lain.
3.10. Identifikasi  Penyebab set  up & adjustment losses Berdasarkan  perhitungan  losses,  belum optimalnya  efektivitas  mesin  pada  produksi dibagian asphalt  mixing  plant PT.  XYZ disebabkan  oleh  lamanya  waktu set  up  & adjustment losses. Untuk itu digunakan diagram sebab  akibat,  untuk  melihat  penyebabnya tingginya rasio jenis losses ini.
80% 12% 7% 1% 0% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Six Big Losses
Set up & adjustment losses Man Kurang disiplin Tidak ada sanksi Tidak tepat waktu Tidak teliti Material Suhu terakhir rendah Terlalu lama disimpan Material basah Penyimpanan terbuka Pemanasan aspal semakin lama Stock aspal kurang Aspal pesanan telat datang Kendala pengiriman Produksi tertunda Environment Material basah Cuaca hujan Penyimpanan terbuka Machine Aktivitas produksi belum bisa dimulai Proses pemanasan aspal lama Menunggu restock Cuaca hujan Suhu terakhir rendah Perbaikan preventive lama Method Pembagian tugas kurang jelas Tidak ada standar waktu baku Kendala akibat perkakas Perkakas tidak pada tempatnya Ketidaktersediaan peralatan Menunggu bahan bakar burner Menunggu dump truck tiba
Gambar 5. Perbandingan Jenis Losses

## 3.11 Rekomendasi
Berdasarkan  penjabaran  dengan fishbone yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui  penyebab rendahnya  nilai  efektivitas  kinerja  mesin  pada PT.  XYZ,  dengan  rangkuman  rekomendasi sebagai berikut.
1. Pemberian  instruksi  dan  pelatihan  bagi pekerja  untuk  membuat  aktivitas  kerja lebih  efisien  dengan  mengurangi  gerak yang  tidak  diperlukan,  serta  pembuatan checksheet untuk  tingkat  ketelitian  pada pemeriksaan  mesin  yang  lebih  baik. Sehingga  tidak  terjadi  pemborosan  waktu, serta meningkatkan disiplin
2. Perluasan area penyimpanan yang tertutup untuk  menghindari  material  terkena  cuaca langsung  seperti  hujan.  Bisa  juga  dengan menutupinya menggunakan terpal
3. Sebaiknya aspal yang berada didalam tanki aspal  tidak  dibiarkan  terlalu  lama  tanpa pemanasan  meskipun  tidak  ada  kegiatan produksi. penentuan suhu minimum
terakhir untuk pemanasan dapat
mengurangi  lamanya  waktu  yang  terpakai untuk pemanasan set up . 4. Hendaknya  untuk  mencegah  terjadinya kerusakan  parah  perlu  ditetapkan  standar waktu  yang  pas  untuk  penggantian komponen dapat dilakukan, sebab berdasarkan wawancara penggantian komponen  diketahui  berdasarkan  jumlah produksi  yang  telah  dicapai,  selain  itu perbaikan juga dilakukan bila secara kasat mata tampak telah rusak.
5. Peningkatan  strategi  dalam  mendapatkan pesanan  penyelesaian  proyek  dengan menyediakan  media  atau  dapat  berupa website, yang berfungsi untuk menunjukkan capaian penyelesaian proyek yang  sudah  tuntas,  sehingga  para  pemilik proyek  tertarik  untuk  menggunakan  jasa PT. XYZ.
6. Perkakas  hendaknya  pada  tiap  lantai produksi  haruslah  tersedia,  pada  beberapa kejadian, pekerja pada bagian AMP malah meminjam  alat  dari  bagian  yang  lain. Masalah  perkakas  ini  bisa  terjadi  karena memang  stock  yang  sudah  habis,  ataupun faktor  kelalaian  yang  membuat  perkakas tersebut hilang.
Berdasarkan pelaksanaan kerja praktek dan pengolahan  data  yang  telah  dikumpulkan, analisis overall  equiptment  effectiveness pada  PT.  XYZ  Pekanbaru  terkhusunya pada  bagian  asphalt  mixing  plant  dapat disimpulkan sebagai berikut.

## 4. Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1.  Parimeter pertama dalam pengukuran  nilai OEE yang menyebabkan tidak tercapainya nilai  standar  yaitu availability  rate .
Availabitiy  rate rata  –  rata  sebesar  69  % yang berarti berada dibawah standar JIPM yang  seharusnya  minimal  berada  di  90  %. Penyebab  rendahnya  teridentifikasi  akibat lamanya  waktu  persiapan  awal  produksi, terutama  pada  bagian  aspal  yang  memang memakan  waktu  yang  lama  dari  segi pemanasan  dan  juga  pemesanannya.  Lalu adanya perbaikan, dan waktu istirahat yang tidak  memiliki  ketetapan  waktu  juga berpengaruh  pada  total  waktu  yang  dapat digunakan  atau  ketersediaan  untuk  mesin beroperasi ( operating time ). Yang  kedua  yaitu performance  rate . Performance  rate yang  hanya  sebesar  15 %,  menunjukkan  bahwa  performa  mesin dalam  produksi  belumlah  dikerahkan sepenuhnya. hal ini terjadi akibat pengerjaan  pesanan  proyek  yang  sedikit, atau  bahkan  tidak  ada.  Kerusakan  dari mesin yang menghentikan proses produksi dan  memakan  waktu  lama.  Lalu  waktu yang  tersisa  setelah  digunakan  untuk persiapan,  perbaikan  dan  lain  sebagainya juga berpengaruh.
2.  Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  nilai OEE  rata  –  rata  selama  rentan  waktu pengambilan  data,  masih  sangat  rendah yaitu hanya sebesar 10%. Dapat disimpulkan  bahwa  nilai  OEE  tersebut tidaklah  memenuhi  standar  JIPM,  sebab berdasarkan  standar  tersebut  nilai  OEE suatu  mesin  setidaknya  berada  pada  85%, untuk  dapat  dikatakan  bahwa  kinerja mesin telah efektif.
3.  Faktor  penyebab  dari  tidak  tercapainya nilai OEE yang layak disebabkan oleh lima faktor.  Pertama  yaitu  faktor  manusia dengan kurangnya tingkat kedisiplinan dan ketelitian  dari  para  pekerja.  Lalu  faktor material,  seperti  bahan  baku  yang  basah dan  stock  yang  habis.  Faktor  mesin  yang
berupa tidak beroperasinya mesin yang ada baik  karena  ada  kerusakan  ataupun  tidak ada pengerjaan proyek pada saat itu. Selain itu kendala pada lamanya pemanasan aspal dan  ketersediaan  perkakas  perbaikan  juga menjadi kendala pada faktor ini. Selanjutnya pada faktor metode yaitu tidak adanya  standar  waktu  baku  dalam  tiap aktivitas  kerja  yang  dilakukan,  serta pembagian tugas yang kurang jelas. Faktor terakhir  yaitu  lingkungan,  berupa  ruang penyimpanan  bahan  baku  yang  terbatas sehingga  banyak  material  yang  di  taruh ditempat  terbuka,  sehingga  jika  cuaca hujan  maka  akan  langsung  membasahi material yang ada dan jelas akan menunda proses  produksi,  dengan  pertimbangan kualitas yang akan buruk jika menggunakan material yang basah.

## Daftar Pustaka
[1] Dewi  NC.  Analisis  Penerapan Total Productive  Maintenance (TPM)  dengan Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)  dan Six  Big  Losses . I ndustrial  Engineering  Online  Journal.
2015, Vol 4 : 17
[2] Rahmadhani DF, Taroepratjeka H, Fitria L. Usulan  Peningkatan  Efektivitas  Mesin Cetak  Manual  Menggunakan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE). Jurnal Teknik Industri Itenas. 2014, Vol 2 :
9
[3] Silitonga  AN. Pengukuran  Nilai  Overall Equipment  Effectiveness (OEE)  Mesin Pencetak  Biskuit  di  PT.  Siantar  Top. Universitas  Medan  Area.  Medan.  2019, Vol 19 : 51
[4] Adiratna  T.  Reduksi Six  Big  Losses Menggunakan Pendekatan Overall Equipment  Effectiveness (OEE)  Pada
Pabrik  AMDK  K3PG.  Institut  Teknologi
Sepuluh November. Surabaya. 2018 , Vol 1 : 110